Surgical volunteerism or voluntourism – Are we doing more harm than good?
Notice bibliographique
Résumé
The significant rise in the number of international health electives undertaken by medical students and doctors in the US, Canada and UK reflects acknowledgement of the inter-connected nature of these challenges to health systems and the drive to help solve them. However, the next generation of international volunteers often operate under a conflicting duality: whilst many of their role models have devoted their lives to global health following a similar volunteering experience, there are pervasive ethical problems associated with transient global health work that must be identified and addressed to ensure positive outcomes for all parties involved. The majority of populations served by shortterm surgical volunteer trips are vulnerable communities; this raises ethical questions such as the lack of informed consent, use of unauthorised photos for marketing, and practicing new procedural techniques. 2 Whilst there exist various models that can be used to facilitate effective international health electives, there is a lack of stringent monitoring and enforcement both on the part of healthcare institutions deploying volunteers as well as recipient bodies in LMICS. Well-organised programmes prevent cases of 'poor care given to poor people' as medical students and doctors are expected to act in their patients' best interests as they would do in their home country. As clinician interest in global health projects continue to rise, too-common trainee naivety - while rooted in goodwill - must be supplanted by adequate training, ethical coherence, and cultural fluency. The onus lies on medical schools and healthcare bodies endorsing international electives to ensure that individuals are appropriately prepared and only travel through programmes that are able to demonstrate that they meet the necessary requirements and follow guidelines to avoid doing more harm than good.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».